｢ ノーマルデータとは ？ ｣ です
先日のブログから
｢ どうして ノーマルデータ ではだめなんでしょうか ？ ｣
と 御質問を受けました ････
｢ ノーマルデータ 全然だめではない ｣ ですけど ････
ここで､ ちょっと想像してください
たとえば､ 今は ｢ １９９３年 ｣
あなたは､ ダイムラー社の メルセデスベンツ 次期 Ｅ クラス （ 主力車種ですわ )
｢ Ｗ２１０ ｣ 型の シャーシ 開発担当 責任者です
もう､ わずか １年ちょっとで､ 全世界に向けて 発売される ｢ 社運を賭けた 主力車 ｣ の
セッティングを 決めなければなりません
責任者である 自分の立場だと
｢ アメリカで ､ 初めて免許を取得して 運転する １６歳の 女の子 ｣ のことも
｢ アフリカで､ 隣町に 買出しに行く １００歳の 老婦人 ｣ のことも
｢ 中国の､ 路面の突き上げには 超厳しい 切れ者のビジネスマン ｣ や
もちろん 自国 ドイツの ｢ アウトバーン ｣ で ２５０Ｋｍオーバーで 吹っ飛ばしてゆく
目の肥えた ｢ 初老の社長 ｣ ､ または
ほとんど､ ｢ プロはだし ｣ の ３０代 アスリート
やたらと 細かい ｢ 自動車評論家 ｣ あるいは
｢ 砂漠の中の砂まみれの道を､ 高速で移動する､ 中東の富豪 ｣ など
｢ すべての国､ すべての道､ すべての人 ｣ に対して 対応してゆく必要があります
さあ､ ｢ 責任者 ｣ である､ あなたは
｢ どんな答えを用意するでしょうか ？ ｣ ( 笑 )
自分なら､ どーするか ？
たぶん ｢ あたりさわり の ないとこ ｣ にしとこ ･････
になるでしょうねえ ････
なので､ うちに来ていただくような､ ある程度 ｢ 経験がある ｣ 様な方は
用途により 詰める ｢ 余地 ｣ が出てくるんですわ ( 喜 )
やっぱり､ ｢ スーパーカー ｣ といえども ｢ 大メーカー ｣ なので
ある程度 ｢ 万能 ｣ に
言い換えれば ｢ 甘い ｣ データ に なってます
さらに､ ここから ｢ それぞれの個体差 ｣ も入ってくるので ････
｢ 責任者 ｣ の方も ｢ 幅広く甘い ｣ のはしょうがないです
ま､ うちの場合は､ ｢ 目の前の１台 ｣ だけに対応すれば良いので ( 笑 )
要は､ ｢ バス ｣ と ｢ タクシー ｣ のようなもんです
なので､ うちで あまり ｢ ノーマルデータ ｣ にこだわると ･･･
なんか ｢ タクシー乗って バス停に付ける ｣ 様な感じで
｢ ちょっと もったいないなあ ｣ と 自分は 思うのです ････
